--- title: "Migración de Datos: claves para mitigar el riesgo" description: Descubre el modo de optimizar un proyecto de migración de datos y garantizar la calidad en los procesos ETL. image: https://lh5.googleusercontent.com/Ovj91O3n-auEbbRzvzd_Sg_Jvz_Xv4paCy2yS2QCW99J_uMUu72SzX_i32T4ehC8_zCRphemujerUUouAJRvYvcXPF4YgdnjC2g8vG28Bb29OrjQy1oObrWKSbR_mw --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Migración de Datos: claves para mitigar el riesgo Publicado el 4/04/14 8:00 Cuando una organización se plantea la **migración de un sistema antiguo a uno nuevo**, ya se trate de un ERP, un CRM, un sistema de producción, un gestor de campañas u otros; siempre existe una etapa del proyecto que suele menospreciarse. Esa fase es la de la **mover los datos hacia el nuevo sistema: la migración de datos** en sí. Muchas veces no se **migra todo el histórico**, sino que sólo se mueven datos más recientes pero, aún así, es vital rescatarlos del sistema antiguo, para poder disponer de ellos cuando se necesiten, asegurando su completitud e integridad aunque no sigan vigentes en el nuevo sistema. Ésta será la única manera de garantizar un trasfondo de calidad y confiabilidad en la toma de decisiones empresariales.   ![Claves para Mitigar el Riesgo en una Migración de Datos](https://lh5.googleusercontent.com/Ovj91O3n-auEbbRzvzd_Sg_Jvz_Xv4paCy2yS2QCW99J_uMUu72SzX_i32T4ehC8_zCRphemujerUUouAJRvYvcXPF4YgdnjC2g8vG28Bb29OrjQy1oObrWKSbR_mw "Claves para Mitigar el Riesgo en una Migración de Datos")  Créditos fotográficos: ["Global Computer " by renjith krishnan](http://www.freedigitalphotos.net/images/agree-terms.php?id=10021722)     **Toda [migración de datos](http://www.lantares.com/blog/en-qu-circunstancias-se-debe-tener-en-cuenta-una-migracin-de-datos) implica integración y calidad**.  Los fallos más frecuentes que suelen producirse en una migración de datos tiene que ver con estas cualidades y repercuten en cuestiones como: - Errores de **perfilado de datos**, que causan problemas en la calidad y provocan retrasos en el plazo de entrega del **proyecto de migración.** - Especificaciones inexactas o incompletas originadas por la falta de profundidad en el **mapeo**, ausencia de validaciones o lejanía respecto a las reglas de negocio. - Subestimación de la criticidad de un proyecto de este tipo, que deriva en una inadecuada asignación de recursos, falta de planificación o carencia de las herramientas y perfiles necesarios para **llevar a cabo la migración de datos con éxito.** [![Descarga la Guía Gratis: Claves de una Migración de Datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/558ee708-49c5-42ab-8d65-a1195505bc98.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/558ee708-49c5-42ab-8d65-a1195505bc98) ## Migración de datos y optimización Optimizar es la opción más indicada y debe tenerse en cuenta desde el principio, desde el momento en que se plantea la necesidad de llevar a cabo una **migración de datos.** Cuando la planificación tiene este alcance es fácil prever: - La necesidad de conectar con el sistema antiguo y llevar a cabo **procesos de migración reutilizables y automáticos** que permitan, por ejemplo, utilizar el proceso de migración en más de una ocasión. Los escenarios más comunes son los entornos de desarrollo, test y producción. - Que a lo largo del **proyecto de migración** habrá momentos en que los dos sistemas tendrán que coexistir o relevarse. En ambas opciones el uso de la tecnología es básico para alcanzar objetivos. - El time to market y los costes estimados, para lo que hay que descubrir, conocer y comprender todos los datos intervinientes en el proceso, evitando así las situaciones inesperadas que pudieran afectarles. En cualquier caso, el mayor esfuerzo ha de concentrarse siempre en los **procesos de extracción, transformación y carga**, que constituyen el núcleo de toda **migración de datos** y pueden resumirse así: - Extracción: desde la fuente de origen hasta el área intermedia, creada a la imagen de aquella. - Calidad: que es el momento de aplicar los procesos que, después de varias iteraciones, permitirán estar en disposición de **garantizar la integridad y confiabilidad de los datos**, tras haber eliminado errores e inconsistencias. - Transformación: cuando los **datos han sido enriquecidos, homogeneizados** y se encuentran limpios, están ya preparados para comenzar a aplicar sobre ellos los procesos evolutivos que, en base a las funciones que representarán y a las reglas de negocio, los dejarán en condiciones de ser cargados. - Carga: desde ese área donde los datos han sido preparados se procederá a su carga al sistema de destino en el modo y formato adecuados.   [![guía gratuita sobre las migraciones de datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/b3945a5b-9b3b-4960-ab99-8b94abf5238f.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/b3945a5b-9b3b-4960-ab99-8b94abf5238f) Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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